教育プログラムの目的

これからの社会経済の変化を見据えた新たな時代におけるリテラシー教育として、 数理・データサイエンス・AIへの関心を育むとともに、数理・データサイエンス・AI、 生成AIの適切な理解と基礎的なスキルを修得させることを目的として、 数理・データサイエンス・AIに関する基礎的な知識とスキルについて教育を行う教育プログラムです。

身に付けることができる能力

データサイエンスやAIが必要とされる社会的背景、その利活用の現状や技術の概略、生成AIを含むAIの基本的な仕組みと活用上の留意点、データサイエンス・AIがもたらす社会的課題と倫理について理解するとともに、データ分析のための具体的な基本手法を身に付けることができます。

令和8年度からの修了要件変更について

• 本教育プログラムでは、生成AIを含むデータサイエンス・AIリテラシー教育を強化するとともに、高等学校における「情報Ⅰ」の必修化を踏まえ、教育内容の充実を図ります。
• 令和8年度からは、学部や入学年度によって履修内容に差が生じないよう、国際地域学部、人間生活学部、国際経済学部の全学部共通で、「データサイエンスリテラシー」および「統計分析入門」の2科目、計4単位を必修とします。
• 令和7年度以前の入学生についても、令和8年度以降は新たな修了要件を適用します。

教育プログラムの修了要件

令和8年度から、本教育プログラムの修了要件を下記のとおり変更します。令和7年度以前の入学生についても、令和8年度以降は新たな修了要件を適用します。

各科目の内容

学修の目的の各項目は、文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」の審査項目に対応していますが、文章を一部修正しています。

それぞれの講義の詳しい内容・授業方法はシラバスを参照してください。

教育プログラムの実施体制

データサイエンス教育に関する教学マネジメントを強化するため、教育研究評議会に「データサイエンス教育プログラム・ワーキンググループ」を設置しています。

• 複数の学部教員が担当する全学教育プログラムである本教育プログラムの学習目標の設定、教育課程編成、教育実施とコーディネート、教育成果の把握、自己点検と評価等を担っています。
• データサイエンス教育プログラム・ワーキンググループは、データサイエンス教育を担う各学部の教員から構成され、委員長は学長が指名します。具体的な構成員は下記の通りです。
  委員長：秋山太郎 国際経済学部教授 委員：石塚辰美 国際経済学部教授、広瀬健太郎 国際地域学部准教授、田邊直仁 人間生活学部教授
• 本学が主催し企業の実務家が参加する「データサイエンス研究会」と連携して、実務家からの教育に関する意見を外部の声として取り入れ、教育プログラムを運営します。

自己点検・評価

令和7年度自己点検・評価結果

産業界と連携したDX教育プログラム

• 文部科学省 令和3年度 大学改革推進等補助金（デジタル活用高度専門人材育成事業）
• 「デジタルと専門分野の掛け合わせによる産業DXをけん引する高度専門人材育成事業」
• 「デジタルと食品の高付加価値化・消費者購買行動分析の掛け合わせによる高度専門人材育成教育プログラム」（本学提案）が採択

新潟県の主要産業である食料品産業のデジタル化・高付加価値化を牽引する高度専門人材を育成するため、デジタル教育設備を活用して、以下の教育プログラムに取り組んでいます。

• デジタル化に必要とされる基盤的な知識とスキルを修得するための教育
• 食料品産業の高付加価値化と消費者購買行動分析に関するデジタル技術、データ分析を実践する高度なスキルと実践力を修得するための演習・実習による「デジタル×専門分野融合型」の教育